Nghiên cứu nhận dạng biển số xe ô tô Cộng hòa Dân chủ nhân dân Lào (Luận văn thạc sĩ)

Nghiên cứu nhận dạng biển số xe ô tô Cộng hòa Dân chủ nhân dân Lào (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu nhận dạng biển số xe ô tô Cộng hòa Dân chủ nhân dân Lào (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu nhận dạng biển số xe ô tô Cộng hòa Dân chủ nhân dân Lào (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu nhận dạng biển số xe ô tô Cộng hòa Dân chủ nhân dân Lào (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu nhận dạng biển số xe ô tô Cộng hòa Dân chủ nhân dân Lào (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu nhận dạng biển số xe ô tô Cộng hòa Dân chủ nhân dân Lào (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu nhận dạng biển số xe ô tô Cộng hòa Dân chủ nhân dân Lào (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu nhận dạng biển số xe ô tô Cộng hòa Dân chủ nhân dân Lào (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu nhận dạng biển số xe ô tô Cộng hòa Dân chủ nhân dân Lào (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu nhận dạng biển số xe ô tô Cộng hòa Dân chủ nhân dân Lào (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu nhận dạng biển số xe ô tô Cộng hòa Dân chủ nhân dân Lào (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu nhận dạng biển số xe ô tô Cộng hòa Dân chủ nhân dân Lào (Luận văn thạc sĩ)

DAI HOC THAI NGUYEN

TRUONG DAI HOC CONG NGHE THONG TIN VA TRUYEN THONG

KHAMPHOUMY PHONEVILAY

NGHIEN CUU NHAN DANG BIEN SO XE 0 TO

CONG HOA DAN CHU NHAN DAN LAO

2016

MUC LUC

MUC LUC wecccsscccssccsssesssuccesuccesuecesuecssucessuccssucessvesssveessecessussssecesuvessasessacessueessecessecenees 1

DANH MUC HINH ANH .cecscssscsssssssssseseessscsucsesssvessesssssvessesasssvessesarsaveseesavenseeers 5

09.0699.0007 7

098)/92710000 ằ 9

CHUONG I: TONG QUAN VE XU LY ANH VA BAI TOAN NHAN DANG

BIEN SO XE O TO Ở CỘNG HÒA DÂN CHỦ NHÂN DÂN LÀO II

1.1.1 Một số khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh c.cccccccccccccccccccccccee 11

1.1.1.1 Phan tử ảnh ( Pixel ( Pieture Element)) - 2 z+csz+csz+cscee 11 1.1.1.2 Độ phân giải của ảnh (ResolufiOn) - 5-55 s+xscssxevresereee 12 1.1.1.3 Mức xám (Gray L@V€Ì) «cành ng nh nh tư 12

1.1.2 Quan hệ giữa các điểm ảnh cccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccecccee 1.1.2.1 Các lân cận của điểm ảnh (Image Neighbors)

1.1.2.2 Các mối liên kết điểm ảnh ccccccccccccvvverirrrrtrrrrrrrerrrre

1.1.2.3 Đo khoảng cách giữa các điểm ảnh 2- 22 52+cxz+rxzzrxerrscee 15 1.1.3 Chu tuyến của một đối tượng ảnh -.-cccccccccccccccccccccccccccccccccccccee 16 1.1.3.1 Định nghĩa Chu tuyến ¬ l6 1.1.3.2 Định nghĩa Chu tuyến đối ngẫu 2-2 222©2z2£EE2ExzEerrreee 16 1.1.3.3 Định nghĩa Chu tuyến ngoài - 2-22 ©2s+E++£EEcEExrrrxrrrxrrrxee 1.1.3.4 Định nghĩa Chu tuyến trong . - 2 22++2<+22z+£EE+£EErEeerrerrreee 1.1.3.5 Định nghĩa điểm trong và điểm ngoài chu tuyến

1.1.3.6 Bồ đề Chu tuyến đối ngẫu .2- 22-22 ©22+EE£EEE2EEEtEEerrkerrreee 1.1.3.7 Bồ đề Phần trong/ngoài của chu tuyến 2- 22-52 s2csecrscee 1.1.3.8 Định lý về tính duy nhất của chu tuyến ngoài -: 18 1.1.4 Biên và các phương pháp phát hiện biên 18 1.1.4.1 Cac Phương pháp phát hiện biên trực tiÊp - 5< «++<<sc<+ 18

1.1.4.2 Phát hiện vùng chứa biển số xe . ¿ 22¿©cc+2czeccrxercrseerr 26

1.1.4.3 Phương pháp phát hiện biên gián tiếp . ¿ ¿-c5szc5+ 26 1.1.4.4 Biểu diễn đường biên 2- 2222222 E21E22112711711711 211.1 29 1.1.4.5 Biểu diễn đường biên bằng hàm Radius — vector -. - 31

1.2 NHAN DANG BIEN SO XE 0 TO O CONG HOA DAN CHU NHAN DAN

LÀO) 25-222 222122212221222122T12T1.21121.1 1 reg 32 1.2.1 Khái quát về biển số xe ở Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Lào 32 1.2.2 Khái nệm & ứng dụng về nhận ñ 0 33 1.2.3 Phân loại biển sỐ xe -¿+©EE++++++22EEEEE++tt2EEEE1EEtE212211112221221xxeerrer 35 6o 00c 8n 40 12:7 Vai tro:Clia vite that dan S eccccvecvecsereeveevesnesneneneneneeneeneeneenennnnennnerenennenenene! 43 CHUONG II: MOT SO VAN DE TRONG NHAN DANG ANH BIEN SO XE O

TO CONG HOA DAN CHỦ NHÂN DÂN LÀO -2+ccs+ccs+rrssrree 44

2.1 KY THUAT BOC TACH ANH eseessscsssesssesssesssessseesseessesssecssessseesseesseessecssens 44

2.1.1 Thuật toán nhị phân hoá ảnh GAU VaO cc eeccccssssessccecssssssssccesssssesssseesssssetscsesnsssetsseeens 44 2.1.2 Thuat toan tach cam, dO Di6n oo 45 2.1.3 Tính toán các số đo đặc trưng của đối tượng ảnh nhị phân 47

2.2 KỸ THUAT TACH CAC KY TU eeeeccsccesesssesscsssessesssessessesssessesstsssssesseesvesseens

2.2.1 Các phuong phap tach ky ty va nhan dang ky te eects 51

22:7, Nhận: dạng KỸ Wisssexssessasso8ix4i0506/064585100%58811051958160016505E0G8338108358010ã8 55

2.3.1 MAU SAC coesecccssccssssssssssssssssssssssesssssssssssssssssesssssssesssssssssssnssssesssssesssssssssneessessssssessseess 60

2.3.1.1 Độ đo tương đồng về màu sắc . -¿-©22¿©22+2cvzcvcxerervrerr 61

2.3.3 Dac trung himh t1

2.3.3.1 Độ đo tương đồng cho hinh dang .c.ccccscssessssesssseesssescssecsssessseesssees 63

2.3.4 Đặc trưng cục bộ bắt biến

2.4 NHẬN DẠNG ẢNH BIÉN SÓ XE

2:4 NEN Gane sszsssss151001100110000000000000000000053031031B.EBHIBEEESESEIBSIGRSEESESSERLSS3333383883858E 71

3.1 MO TA VA GIGI THIEU VE BIEN SO XE 0 TO CUA CONG HOA DAN

3.2 THƯ VIỆN OPENC(V ©2- + 2+EESEE2EEEEE9E11211271111211271711211 1171 1ecrxE 73 3.2 LOpenG@ Vi TAG? sssssssssssssssensessenevwvawvanyauyawsiossossonansenkensansenyanyanyanyavya sys esses onsenseneeseases 73

3.2.2 Nhitng 0i 000-460) 74 3.2.3 Nguồn gốc của OpenCV -ccccccccrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrre 74 3.3 BỘ THƯ VIỆN MÃ NGUÒN MỞ OPENCYV -.2¿-522cccccvcccerrrree 75 E8 /(0U0A0in0à/Ii 00) 000.0 1 T5 3.3.2 Các thao tác ảnh cơ bản -¿- ¿+ 5+ +£S++k£E+E£EEkeEeverekerrkererkersrkersrkersre 76

3.4 HÀM OPENCV HỖ TRỢ XÂY DỰNG ỨNG DỤNG NHẬN DẠNG BIÉN

SO XE ố.ố.ố 71 3.4.1 Hàm cvLoadlÏmage - - ¿+ Sx+kE+kEkEkEY 11111111111 1111 1x11 1tr rkgrrry T7 3.4.2 Hàm cv Releaselimage - + + St té +1 111111111 78 3.4.3 Hàm CV(CTGALE TP caccnstnnnting 11g t01g 11g HINg HN HN HN HN HN HN tHA8g11448114381148818888E 78 34-4 Ham -GvCviC Gl Obese nese mens mens mennverene meer meneverenee mses: 79 3.4.5 Hàm cvNamed Window cccsssssescssssssssesescssssesesescscssescsesescscesenesesesesessesesesescseesess 80 3.4.6 Hàm cvShowÏmage - s- + tt kg TT 11x11 kkkkrkrrkrrkerkerkee 80

3.4.9 Ham CVFINGCONtOUTS cccsecsssescscsscscsssesescssesesesescscssesesesescscesenesesescseenenescstscscesens 82 3.4.10 Ham cvBoundingRect .ccssssessessesecesseseeseeseeseeseeneeneeneeneeneeucesesseeuesuesesesensease 83

9.412, HatiCV MEMS Ota ge sccssssssssnsswssnssnesnesnessssssssessensvssensensonsensensenssnesnesnessensessessesseneenes 84 3.4.13 Ham cvBoundingRect «00 cessessessesesseseseeseesesseeseeseeneeneeneeneeneeseeueeucsussueseeseensenss 85 3.4.14 Ham cvDrawContours .ccccscsesesesesssssssseseseseseseseseseeeescseseseseseseseeeeseseseseseseseeeeees 85

3.6 GIAO DIEN CUA CHUGNG TRINH NHAN DANG BIEN SO XE 86

300075001757 "==sa< 93 1001009: 084.7 0 4+ ÔỎ 94

DANH MỤC HÌNH ANH

Hinh 1:1: Quâ trình xử lý ảnh s¿:::<zsx¿xc<xz:::2z5451552466153155113135640651356146535374584561138565043636 11

Hình 1.2 Kỹ thuật lọG'ÍTUDE Vi s:secwsssecnssenmssmanernnnennennnnearonnnnnves 13 Hình 1.3 Kỹ thuật lọc trung bình . - ¿6 6S St *+t*EveEererekeerrerrkrrxreree 13 Hình 1.4 Ví dụ về chu tuyến của đối tượng ảnh . 2- 22 zz+cxesrxeerxssrsee 16 Hình 1.5 Chu tuyến trong, chu tuyến ngoăi 2 2¿©sz+E2zEezEEezrxerrxerred 17 Hình 1.6 Sơ đồ giải quyẾt -. ¿-22¿-©22+222+22EEC22EE221E221E22112211221121 re 26

Hình 1.8 a) Ham radius — V€C(OF ¿c2 3 2332221332111 3££ 2E EEEEEerrreeerreeee 28

b) Vấn đề của hăm radius — vector khi hình không phải lă hình sao 31 Hình 1.9 a) Hình sao XX -. c1 112111211 511121119 11 01118 11g ng ng ưu 29

b) Hăm radius — vector của hình XX - +5 =++=+<+s=c+ss+zs+czs+ 32

Hình 1.10 biển số xe cũ hiện năy -2- 22 522 22+CE+EEESEEESEEEEEEeerkerrkeerkree 41

Hinh 1.11 biĩn $6 xe MO .sseeeesccsssssescesssneeceessnneceesssnescesssnesceesnsneeeeensnnescensaneeeesssted 43

Hinh 2.1 Nhi phan hod anh oe eescsceeesesceeeseeeeeseseeeeseseeecseseeeeseseeseseeenesseeeeeats 45

Hình 2.2 Tach cạnh Sobel, Pr€WIff - + +2 +23 32v cree 47 Hình 2.3 Câc hình ảnh trung gian xử lý bóc tâch ảnh biển số xe 50

In) 028900 81:19.80i 8 4 51

Hình 2.5 Cac bước tâch ký tự sử dụng kỹ thuật tâch ngưỡng - - - 53 Hình 2.6 Cac bước tâch ký tự sử dụng kỹ thuật sobel . - « «<+c<ec«+ 54 Hình 2.7 Sơ đồ tổng quât một hệ nhận dạng - 5 + s+x+vxeereerxseerke 59 Hình2.8 Đinh nghĩa bộ lọc DO ssssssgsssisgbisiitDiitoiistigisti45485193915353053638ê823% 65 Hình 2.9 Xâc định điểm GGIẤT Tâc n0: 0 15101610192 1460630004310038) 0863038v4103343143002331300101000M6 g0 60x 66

Hình 2.10 Định vị điểm hấp dẫn -2- 2£ 52 ©++£2EE£2EEEEEEEEEEEEEEerkrerrrerkee 66

Hinh 2.11 Trich anh Gaussian 11 67 Hình 2.12 Tính độ lớn vă hướng của gøradient - -¿- ¿+ + xsss+sxexeesexeerrs 68

Hình 2.13 Sơ đồ khối của một hệ thống nhận dạng -. 2- 25252: 68

Hẳnh:3,1 Giầ diện 604:eHŒØnE HÌHH e.: sec s22 60 21501060535660650558456369364363555046130056 87 Hình 3.2 Chọn ảnh trĩn Menu(File) .cccccccccssceseeseeseeseceseeeeseceseesesseesseeeeseeeaes 88

Hinh 3.4 Anh da duc Chon oceseescsccsssssssesssessessesssessessvcsscssessscssesaesssesavssessvesaveseseeens 89

Hinh 3.5 Nhan dang bién sé xe trong button (Show Resulf) ‹-~- «+ 89

Hình 3.5 Phát hiện biỂn SỐ Xe 2-2 2© £+S£EE£EE£EEESEEEEEEEEEEEEEEEEEEEErkrrkrrrkee 86

p0: 6801 1 90 lại: an ii i1 vi 86 Hình 3.8 Các Dữ liệu sau nhận dạng - ¿+5 + + ssvsexerrrrrrrrrrrrrrrrrree 90 Hình 3.9 biểu đồ của thời gian phát hiện -.2-2¿©++2+++czxeerxxeerxreee 91 Hình 3.10 biểu đồ của thời gian nhận dạng . -2 2¿©c++2cx2zxezrxrrrrerred 91 Hình 3.11 biểu đồ của tổng thời gian -2¿-©22+©222+2cSxSEExrerkrrrrkrrrrrrerrvee 92

LOI CAM DOAN

Em xin cám đoan về nội dung luận văn tốt nghiệp với tên đề tài: “Nghiên cứu nhận dạng biển số xe ô tô Cộng hòa dân chủ nhân dân Lào” không sao chép nội dung cơ bản từ các luận văn khác hay các sảm phâm tương tự không phải do em làm ra Sản phẩm của luận văn là chính bản thân em nghiên cứu và xây dựng

Nếu có gi sai em xin chịu trách nhiệm trước Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông — Đại học Thái Nguyên

Thái Nguyên, ngày 24 tháng 8 năm 2016

HỌC VIÊN

KHAMPHOUMY Phonevilay

LOI CAM ON

Để hoản thành chương trình cao học và viết luận văn tốt nghiệp, em đã nhận

được sư hướng dẫn, giúp đỡ góp ý nhiệt tình của quý thầy cô trong trường Đại học

Cộng nghệ Thông tin và Truyền thông — Đại học Thái Nguyên

Trong quá trình học tập và rèn luyện tại khoa Công nghệ thông tin — đại học Thái Nguyên, đến nay em đã kết thúc khóa học 2 năm và hoàn thành luận văn tốt nghiệp Để có được kết quả này em xin chân thành cảm ơn

Ban chủ nhiệm khoa Công nghệ thông tin cùng các thầy, cô giáo trong khoa

đã giảng dạy, quan tâm và tạo điều kiện thuận lợi để chúng em học tập và rèn luyện trong suốt thời gian theo học tại trường Công nghệ Thông tin và Truyền thong

Em xin chân thành cảm ơn TS Nguyễn Văn Huân - trưởng khoa hệ thống thông tin kinh tế, và các thầy - cô trong phòng hệ thống thông tin kinh tế đã tận tình giúp đỡ và tạo điều kiện cho tôi hoàn thành báo cáo này

Thái Nguyên, ngày 24 thang 8 nam 2016

HOC VIEN

KHAMPHOUMY Phonevilay

LOI MO DAU

Ngày nay trên thé giới bên cạnh việc tăng trưởng kinh tế là sự phát triển của các ngành khoa học kỹ thuật nói chung, trong đó ngành công nghiệp sản xuất các

phương tiện giao thông lại là một trong những ngành có tốc độ phát triển cực

nhanh Sự phát triển ấy, được thể hiện rõ ràng nhất thông qua hình ảnh các phương

tiện giao thông trên thế giới ngày một tăng cao và đa dạng Tuy nhiên, điều đó lại

gây ra một áp lực đối với cơ quan và các cấp quản lý, làm cho công tác quản lý và giám sát sẽ khó khăn hơn Đây cũng là một trong những vấn nạn ở Lào Công tác quản lý phương tiện giao thông nói chung và quản lý ôtô, xe máy là vô cùng phức tạp cũng như công tác phát hiện, xử phạt các hành vi vi phạm giao thông, chống trộm sẽ tốn nhiều thời gian và công sức hơn

Để làm giảm lượng nhân lực trong việc công tác quản lý, kiểm soát phương tiện giao thông, trên thế giới đã nhanh chóng xây dựng hệ thống giám sát tự động đối với các phương tiện giao thông Các hệ thống giám sát đều lấy biển số xe là mục tiêu giám sát Hệ thống này đã được sử dụng rộng rãi tuy nhiên ở Việt Nam đây vẫn là một lĩnh vực mới mẻ Do đó em chọn làm đề tài “„ghiên cứu nhận dạng biển số xe

ô tô Cộng hòa dân chủ nhân dân Lào” đê giải quyết vẫn đề đặt ra

Cụ thể, báo cáo sẽ tập trung giải quyết các vấn đề sau:

eNghiên cứu lý thuyết về xử lý ảnh số

eNghiên cứu một số kỹ thuật xử lý ảnh trong ứng dụng tự động nhận dạng

biển số xe trong ảnh chụp từ camera

eTìm hiểu về thư viện OpenCV - thư viện hỗ trợ cho việc viết chương trình

e Demo chương trình nhận dạng biển số xe

Nội dung chính của báo cáo ngoài phần mở đầu, tài liệu tham khảo, mục lục được trình bày trong 3 phần chính:

eChương I: Tổng quan về xử lý ảnh và bài toán nhận dạng biển số xe ở ô tô Cộng hòa dân chủ nhân dân Lào

eChương II: Một số vấn đề trong nhận dạng ảnh biển số xe ô tô Cộng hòa

dân chủ nhân dân Lào

eChương III: Chương trình nhận dạng biển số xe ô tô Cộng hòa dân chủ

nhân dân Lào

Mặc dù có nhiều cố gắng nhưng do hạn chế về thời gian cũng như kinh nghiệm nên báo cáo này chắc chắn còn nhiều thiếu sót, rất mong nhận được sự góp

ý của các thầy cô va các bạn để ứng dụng mà báo cáo đề cập được hoàn thiện hơn

Thái Nguyên, ngày 24 thang 8 nam 2016

Học viên

Phonevilay KHAMPHOUMY

CHUONG I: TONG QUAN VE XU LY ANH VA BAI TOAN NHAN DANG

BIEN SO XE 0 TO O CONG HOA DAN CHU NHAN DAN LAO

1.1 TONG QUAN VE XU LY ANH

Quá trình xử lý nhận dạng ảnh được xem như là quá trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho ra kết quả mong muốn Kết quả đầu ra của một quá trình xử lý ảnh

có thể là một ảnh “tốt hơn” hoặc là một kết luận

Như đã đề cập trong phần giới thiệu, chúng ta đã thấy được một cách khái quát các vấn đề chính trong xử lý ảnh Đề hiểu chỉ tiết hơn, trước tiên ta xem xét các khái niệm ( thuật ngữ) thường dùng trong xử lý ảnh đó là phần tử ảnh ( pixel),

độ phân giải của ảnh ( resolution), ảnh số (digitize image) và mức xám ( grey level)

1.1.1.1 Phần tử ảnh ( Pixel ( Picture Elemenf))

Ảnh trong thực tế là một ảnh liên tục về không gian và về giá trị độ sáng

Để có thể xử lý ảnh bằng máy tính cần thiết phải tiến hành số hoá ảnh Trong quá trình số hoá, người ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thông qua quá trình lấy mẫu (rời rạc hoá về không gian) và lượng hoá thành phần giá trị mà về nguyên tắc mắt thường không phân biệt được hai điểm kề nhau Trong quá trình này, người ta sử dụng khái niệm Picture element mả ta quen gọi hay viết là Pixel — phần tử ảnh Ở đây cũng cần phân biệt khái niệm pixel hay đề cập đến trong các hệ

thiết bị Khái niệm pIxel thiết bị có thể xem xét như sau: khi ta quan sát màn hình ( trong chế độ đồ họa), màn hình không liên tục mà gồm nhiều điểm nhỏ, gọi là pixel Mỗi pixel gồm một cặp toạ độ x, y và màu

Cặp toạ độ x, y tạo nên độ phân giải ( resolution) Màn hình máy tính có nhiều loại với độ phân giải khác nhau: màn hình CGA có độ phân giải là 320x200;

màn hình VGA là 640x350,

Như vậy, một ảnh là một tập hợp các điểm ảnh Khi được số hoá, nó thường được biểu diễn bởi bảng hai chiều I(n,p): n dòng và p cột Ta nói ảnh gồm nxp pixels Người ta thường ký hiệu I(x,y) để chỉ một pixel Một pixel có thê lưu trữ trên 1, 4, 8 hay 24 bit

1.1.L2 Độ phân giai cua anh (Resolution)

Độ phân giai (Resolution) cua ảnh là mật độ điểm ảnh được ấn định trên một ảnh số được hiển thị Trong đó khoảng cách giữa các điểm ảnh phải được chọn sao cho mất người vẫn thấy được sự liên tục của ảnh Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo nên một mật độ phân bố, đó chính là độ phân giải và được phân bố theo trục x và y trong không gian hai chiều

Độ phân giải của ảnh trên màn hình CGA (Color Graphic Adaptor) là một lưới điểm theo chiều ngang màn hình: 300 điểm chiều dọc * 200 điểm ảnh (320*200) Rõ ràng, cùng man hinh CGA 12” ta nhan thay min hon màn hình CGA 17” độ phân giải 320*200 Điều mày do cùng một mật độ (độ phân giải) nhưng điện tích màn hình rộng hơn thì độ mịn (liên tục của các điểm) kém hơn 1.1.L3 Mức xám (Gray Level)

Mức xám là kết quả sự mã hoá tương ứng một cường độ sáng của mỗi điểm ảnh với một giá trị số - kết quả của quá trình lượng hoá Cách mã hoá kinh điển thường dùng 16, 32 hay 64 mức Mã hoá 256 mức là phố dụng nhất do lý do kỹ thuật Vì 28 = 256 (0,1, 255), nên với 256 mức, mỗi pixel sé duoc ma hoa boi 8 bit

1.1.1.4 Sử dụng các bộ lọc

“+ Kỹ thuật lọc trung vị

Ý tưởng: sử dụng một cửa số lọc (ma trận 3x3) quét qua lần lượt từng điểm

ảnh của ảnh đầu vào input Tại vị trí mỗi điểm ảnh lấy giá trị của các điểm ảnh

tương ứng trong vùng 3x3 của ảnh gốc lấp vào ma trận lọc, sau đó sắp xếp các điểm ảnh trong cửa số này theo thứ tự tăng dần, gán điểm ảnh nằm chính giữa (trung vị) của dãy giá trị điểm ảnh đã được sắp xếp ở trên cho giá trị điểm ảnh đang xét của ảnh đầu ra output Sơ lược ý tưởng trên:

Quét cửa số lọc — điền Xử lý thành phần trong

giá trị vào cửa sô lọc ———> cửa sô lọc

Lưu lại thành phần Xử lý thành phần trong cửa

Quét cửa số — điền giá Xử lý thành phần

trị cửa số lọc ———> trong cửa số lọc

Gan gia trị trung bình 4 Tính giá trị trung bình các

cho ảnh đầu ra thành phần trong cửa số lọc

Hình 1.3 Kỹ thuật lọc trung bình

1.1.2 Quan hệ giữa các điểm ảnh

Một ảnh số giả sử được biểu diễn bằng hàm f(x,y) Tập con các điểm ảnh là S; cặp điểm ảnh có quan hệ với nhau ký hiệu là p,q Chúng ta nêu một số các khái niệm sau

1.1.2.1 Các lân cận của điểm ảnh (Image Neighbors)

Giả sử có điểm ảnh p tai toa độ (x,y) p có 4 điểm lân cận gần nhất theo chiều đứng và ngang (có thể coi như lân cận 4 hướng chính: Đông, Tây, Nam, Bắc)

{Œ&-1,y),œ,y-D,@&,y+1),œ%+l,y)} = Na(p) Trong đó: Số I là gia tri logic; Na(p) tap 4 điểm lân cận của p

Các lân cận chéo: Các điểm lân cận chéo N;(P) (Có thé coi lân cận chéo là 4

hướng: Đông — Nam, Đông - Bắc, Tây - Nam, Tây — Bắc)

Np(P) = {(x-1,y-l), (x+l,y-l), (x-1,y+l), (x+1,y+l)}

Tap két hop: Ns(p) = Na(P) + Np(P) la tap hợp 8 điểm lân cận của điểm anh p

Chú ý: Nếu (x,y) nằm ở biên (mép) ảnh; một số điểm sẽ nằm ngoài ảnh

1.1.2.2 Các mi liên kết điểm ảnh

Các mối liên kết được sử dụng để xác định gidi han (Boundaries) của đối tượng vật thể hoặc xác định vùng trong một ảnh Một liên kết được đặc trưng bởi

tính liền kề giữa các điểm và mức xám của chúng

Giả sử V là tập các giá trị mức xám Một ảnh có các giá trị cường độ sáng từ thang mức xám từ 32 đến 64 được mô tả như sau:

V={32, 33, , 64}

Có 3 loại liên kết:

a) Liên kết 4: Hai điềm ảnh p và q được nói là liên kết 4 với các giá trị

cường độ sáng V nếu q nằm trong một các lân cận của p, tức q thuộc Na(P)

b) Liên kết 8: Hai điểm ảnh p và q nằm trong một các lân cận 8 của p, tức q thuộc N;(P)

e) Liên kết m (liên kết hỗn hợp): Hai điểm ảnh p và q với các giá trị cường

độ sáng V được nói là liên kết m nếu:

q thuộc Na(P) hoặc q thuộc Ns(P)

1.1.2.3 Đo khoảng cách giữa các điểm ảnh

Khoảng cách D(p,q) giữa hai điểm ảnh p toạ độ (x, y), q toa dé (s, t) 1A hàm khoảng cách (Distance) hoặc Metric nếu:

a) D(p,q) >= 0 (với D(p,q) = 0 nếu và chỉ nếu p = q)

Giá trị khoảng cách giữa các điểm ảnh r: giá trị bán kính r giữa điểm ảnh

từ tâm điểm ảnh đến tâm điểm ảnh q khác Ví dụ: Màn hình CGA 12” (12” * 2,54

cm = 30,48 em = 304,8mm) độ phân giải 320 * 200; tỷ lệ 4/3 (chiều dài/chiều

rộng) Theo định lý Pitago về tam giác vuông, đường chéo sẽ lấy tỷ lệ 5 phần (5/4/3: đường chéo/chiều dài/chiều rộng màn hình); Khi đó độ dài thật là

(305/244/183) chiều rộng màn hình 183mm ứng với màn hình CGA 200 điểm ảnh

theo chiều doc

Như vậy, khoảng cách điểm ảnh lân cận của CGA 12” là khoảng Imm

Khoang cach Ds(p,q) còn gọi là khoảng cách bàn cờ (Ches — Board

Distance) giữa điểm ảnh p,q được xác định như sau:

Ds(p,q) = max (Ix —sl , ly — tl) 1.1.3 Chu tuyến của một đối tượng ảnh

1.1.3.1 Định nghĩa Chu tuyến

Chu tuyến của một đối tượng ảnh là dãy các điểm của đối tượng ảnh Pi, ,Pasao cho P; va Pisi 1a cdc 8-lang giềng của nhau (¡=1, ,n-1) và P¡ là 8-láng giềng của Pa, Vi 3Q không thuộc đối tượng ảnh và Q là 4-láng giềng của P¡ (hay

nói cách khác Vi thì Pi là biên 4) Kí hiệu <PIPa Pn>

Tổng các khoảng cách giữa hai điểm kế tiếp của chu tuyến là độ dài của chu tuyến và kí hiệu Len(C) và hướng P¡P„¡ là hướng chẵn nếu P¡ và P;.¡ là các 4 — láng giềng (trường hợp còn lại thì P;P:l là hướng lẻ) Trong hình dưới đây biểu diễn chu tuyến của ảnh, trong đó, P là điểm khởi đầu chu tuyến

Hình 1.4 Ví dụ về chu tuyến của đối tượng ảnh 1.1.3.2 Định nghĩa Chu tuyến đối ngẫu

Hai chu tuyến C= <P¡Pa Pạ> và Cl= <Q¡Q› Q„> được gọi là đối ngẫu của

nhau nếu và chỉ nếu Vi 3j sao cho:

a)P: và Q; là 4-láng giềng của nhau

b) Các điểm P¡ là vùng thì Q; là nền và ngược lại

1.1.3.3 Định nghĩa Chu tuyến ngoài

Chu tuyến C được gọi là chu tuyến ngoài (Hình 1.3a) nếu và chỉ nếu

a)Chu tuyến đối ngẫu C1 là chu tuyến của các điểm nền

b) D6 dai cua C nho hon dé dai C+

1.1.3.4 Dinh nghia Chu tuyén trong

Chu tuyến C được gọi là chu tuyến trong (Hình 1.3b) nếu và chỉ nếu:

a) Chu tuyến đối ngau C+ 1a chu tuyến của các điểm nền

b) Độ dài của C lớn hơn độ dài C

Chu YC o50 Chu tuych c# Chu tuy[n C> 2028.6, toa

a) Chu tuyến ngoài b) Chu tuyến trong

Hình 1.5 Chu tuyến trong, chu tuyến ngoài 1.1.3.5 Định nghĩa điểm trong và điểm ngoài chu tuyến

Giả sử C= <P¡P› Pạ> là chủ tuyến của một đối tượng ảnh và P là một điểm

1.1.3.6 Bồ đề Chu tuyến đối ngẫu

Giả sử E c 5 là một đối tượng ảnh và C= < P¡Pa Pạ> là chu tuyến của E,

C!=<Q¡Q: Q„> là chu tuyến đối ngẫu tương ứng Khi đó:

a)Nếu C là chu tuyến trong thì in(Q¡,C) Vi (=1 m)

b) Nếu C là chu tuyến ngoài thì in(P;,CĐ) Vi (i=1, n)

1.1.3.7 Bồ đề Phần trong/ngoài của chu tuyến

Giả sử E c % là một đối tượng ảnh và C là chu tuyến của E Khi đó:

b) Nếu C là chu tuyến trong thì Vx e E sao cho x£C, ta có out(x,C)

1.1.3.8 Định lý về tính duy nhất của chu tuyến ngoài

Giả sử E c % là một đối tượng ảnh và Cr là chu tuyến ngoài của E Khi đó

C: là duy nhất

1.1.4 Biên và các phương pháp phát hiện biên

Biên là vấn đề quan trọng trong trích chọn đặc điểm nhằm tiến tới hiểu ảnh Cho đến nay chưa có định nghĩa chính xác về biên, trong mỗi ứng đụng người ta đưa ra các độ đo khác nhau về biên, một trong các độ đo đó là độ đo vé su thay đôi đột ngột về cấp xám

Ví dụ: Đối với ảnh đên trắng, một điểm được gọi là điểm biên nếu nó là

điểm đen có ít nhất một điểm trắng bên cạnh

Tập hợp các điểm biên tạo nên biên hay đường biên của đối tượng

Xuất phất từ cơ sở này người ta sử dụng hai phương pháp phát hiện biên cơ bản: Phát hiện biên trực tiếp: Phương pháp này làm nổi biên đựa vào sự biến thiên mức xám của ảnh Kỹ thuật chủ yếu dùng đề phát hiện biên ở đây là kỹ thuật lay dao ham Néu lay dao hàm bậc nhất của ảnh ta có các kỹ thuật Gradient, nếu lay dao ham bac hai của ảnh ta có các kỹ thuật Laplace Ngoài ra còn có một số các tiếp cận khác

Phát hiện biên gián tiếp: Nếu bằng cách nào đó ta phân được ảnh thành các vùng thì ranh giới giữa các vùng đó gọi là biên Kỹ thuật dò biên và phân vùng ảnh

là hai bài toán đối ngẫu nhau vì dò biên để thực hiện phân lớp đối tượng Khi đã phân lớp xong nghĩa là đã phân vùng được ảnh Và ngược lại, khi đã phân vùng ảnh xong nghĩa là đã phân lớp thành các đối tượng, do đó có thê phát hiện được biên 1.1.4.1 Các Phương pháp phát hiện biên trực tiếp

Kỹ thuật phát hiện biên Gradient

Theo định nghĩa, gradient là một véctơ có các thành phần biểu thị tốc độ

thay đổi giá trị của điểm ảnh, ta có:

8ƒG,y) _ „„ ƒŒ+4v,y)= ƒŒ,y)

Kỹ thuật tìm tách ngưỡng tự động

Ngưỡng Ô trong kỹ thuật tách ngưỡng thường được cho bởi người sử dụng

Kỹ thuật tìm tách ngưỡng tự động nhằm tìm ra ngưỡng 6 một cách tự động dựa vào histogram theo nguyên lý trong vật lý là vật thê tách làm 2 phần nếu tông độ lệnh trong từng phần là tối thiểu

0 0 -10 -10 * *

0 0 -I15 -15 * + I@Hx=|0 0 -10 -10 * #*

i 2 4 Hy=|0 0 0

1 2

Các bước tính toán tương tự Prewift

+ Bước I: Tính I © Hx vaI ® Hy

+ Bước 2: Tính I @ H; + I @ Hy

Kỹ thuật Canny

Đây là một thuật toán tương đối tốt, có khả năng đưa ra đường biên mảnh,

và phát hiện chính xác điểm biên với điểm nhiễu

Goi G 1a két qua loc nhiéu: G= I ® H z

+Bước 2: Tính gradient của ảnh bằng mặt nạ PreWitt, kết quả đặt vào

+ Bước 4: Dùng ràng buộc “loại bỏ những điểm không phải là cực đại” để

xóa bỏ những điểm không là biên Xét (ï,j), 9 là gradient hướng tại (ij) I1, 12 1a hai điểm lân cận của (¡.j) theo hướng 0 Theo định nghĩa điểm biên cục bộ thi (i,j)

là bién néu I(i,j) cực đại địa phương theo hướng gradient > Nếu I(i,j) > I va I(i,j)

> I2 thi mới giữ lại I(1,j), ngược lại xóa 1(,j) về điểm ảnh nên

+ Bước 5: Phân ngưỡng Với các điểm được giữ lại, thực hiện lấy ngưỡng

gradient biên độ lần cuối để xác định các điểm biên thực sự

Các bước tính toán thuật toán La bàn

+ Buéc 1: Tinh I ® Hi ;i=1,8

8

+ Buéc2: Y1@H,

i=l

Kỹ thuật phát hiện biên Laplace

Các phương pháp đánh giá gradient ở trên làm việc khá tốt khi mà độ sáng thay đổi rõ nét Khi mức xám thay đổi chậm, miền chuyến tiếp trải rộng, phương pháp cho hiệu quả hơn đó là phương pháp sử dụng đạo hàm bậc hai Laplace

Toán tử Laplace được định nghĩa như sau:

~[ƒ(x+I,y)= ƒŒœ,y)]|-[#(.y)~ ƒŒœ-—1,y)]

~ f(xtly)-2f (a, y)+ f(x-Ly)

Tuong tu,

Of BP 2 2] By (fi yt+D- f(y) _ O(a) a _

=[fony+)- fay) Hf »)-f(ay—D]

~ ƒ(Œœ,y+D—2ƒ(Œ, y)+ ƒ(%x,y—Ù

Vay: V? f= f(x+1,y) + f(x,y+1) - 4f(x,y) + f(x-1,y) + f(x,y-1)

1.1.4.2 Phát hiện vùng chứa biển số xe

Sơ đồ các bước được mô tả trong hình đưới:

Ảnh đầu vào: là một ảnh có 256 mức xám, được nhị phân hóa thành ảnh nhị

phân Mục đích của giai đoạn nhị phân hóa ảnh là nhằm làm nỗi bật vùng biển số

xe Khi ta tách biên, vùng bao của biển số xe sẽ hiện lên rõ ràng Sau đó dùng phương pháp phát hiện biên để có được biên dọc vào ngang của ảnh Kết quả của công đoạn này, ảnh thu được là ảnh nhị phân chỉ chứa các cạnh dọc và ngang Thực hiện biến đổi Hough cho các đoạn biên vừa lấy được và xác định các đoạn thẳng đi qua tập các điểm biên của mỗi biên, kết quả sẽ là các đoạn thắng ngang và

dọc Giao của những đoạn thang nay sé cho ra vùng con I

+ Thuật toán dò biên tổng quát

Biểu diễn đối tượng ảnh theo chu tuyến thường dựa trên các kỹ thuật dò biên Có hai kỹ thuật dò biên cơ bản Kỹ thuật thứ nhất xét ảnh biên thu được từ ảnh vùng sau một lần duyệt như một đồ thị, sau đó áp dụng các thuật toán duyệt cạnh đồ thị Kỹ thuật thứ hai dựa trên ảnh vùng, kết hợp đồng thời quá trình dò biên và tách biên Ở đây ta quan tâm cách tiếp cận thứ hai

Trước hết, giả sử ảnh được xét chỉ bao gồm một vùng ảnh 8-liên thông 3, được bao bọc bởi một vành đai các điểm nên Dễ thấy 5 là một vùng 4-liên thông chỉ là một trường riêng của trường hợp trên

Về cơ bản, các thuật toán đò biên trên một vùng đều bao gồm các bước sau:

e Xác định điểm biên xuất phát

e Dự báo và xác định điểm biên tiếp theo

e Lặp bước 2 cho đến khi gặp điểm xuất phát

Do xuất phát từ những tiêu chuẩn và định nghĩa khác nhau về điểm biên, và quan hệ liên thông, các thuật toán dò biên cho ta các đường biên mang các sắc thái rất khác nhau

Kết quả tác động của toán tử dò biên lên một điểm biên r; là điểm biên r;+¡

(8-lang giềng của rj) Thông thường các toán tử này được xây dựng như một hàm đại số Boolean trên các 8-lang giềng của r¡ Mỗi cách xây dựng các toán tử đều phụ thuộc vào định nghĩa quan hệ liên thông và điểm biên Do đó sẽ gây khó khăn cho

việc khảo sát các tính chất của đường biên Ngoài ra, vì mỗi bước dò biên đều phải

kiểm tra tất cả các 8-láng giềng của mỗi điểm nên thuật toán thường kém hiệu quả

Đề khắc phục các hạn chế trên, thay vì sử dụng một điểm biên ta sử dụng cặp điểm biên (một thuộc S5, một thuộc 3), cac cap diém nay tao nén tap nén vùng, kí hiệu

là NV và phân tích toán tử dò biên thành 2 bước:

eXác định cặp điểm nền vùng tiếp theo

e Lựa chọn điểm biên

Trong đó bước thứ nhất thực hiện chức năng của một ánh xạ trên tập NV lên

NV và bước thứ hai thực hiện chức năng chọn điểm biên

Thuật toán đò biên tổng quát

Bước 1: Xác định cặp nền-vùng xuất phát

Bước 2: Xác định cặp nền-vùng tiếp theo

Bước 3: Lựa chọn điểm biên vùng

Bước 4: Nếu gặp lại cặp xuất phát thì dừng, nếu không quay lại bước 2

1 Xác định cặp nền- vùng xuất phát

Việc xác định cặp nền vùng xuất phát được thực hiện bằng cách duyệt ảnh lần lượt từ trên xuống dưới, từ trái sang phải rồi kiểm tra điều kiện lựa chọn cặp ảnh nên vùng

2 Xac dinh cap nén — ving tiép theo

Ta xac dinh cap nén — ving tiép theo bang toan tử dò biên Toán tử dò biên

được định nghĩa như sau :

T là một ánh xạ

T:NV>NV (b,r) >(b’,r’)

Ta gọi T là toán tử dò biên cơ sở nếu nó thỏa mãn điều kiện b’, r' là các 8- láng giềng của r

3 Lựa họn điểm biên :

Giả sử (b,r) e NV; gọi K(b,r) là hàm chọn điểm biên Biên của một dạng %

có thể định nghĩa thao một trong ba cách

-Tập những điểm thuộc % có mặt trên NV, tức là K(b,r) =r

-Tap những diém thudc phủ S có trên NV, tức là K(b,r) =b

-Tập những điểm ảo nằm giữa cặp nền-vùng, tức là K(b,r) là những điểm nằm giữa hai điểm b và r

Cách định nghĩa thứ ba tương ứng với mỗi cặp nền - vùng với một điểm biên Còn với cách thứ nhất và thứ hai, một số cặp nền — vùng có thể có chung một

Cặp nền-vùng thứ n trùng với cặp nền vùng xuất phát (ba,ra)= (bo,ro)

1.1.4.4 Biểu diễn đường biên

Với các kỹ thuật dò biên ở trên, ta thu được đường biên của đối tượng Đường biên là một chu tuyến (tuyến đóng) P = [go,gi ga] Có nhiều cách đề mô

tả chu tuyến theo các ứng dụng khác nhau, có thể kế đến như phương pháp biển đôi Fourier, str dung phép biến đổi wavelet, sử dụng phép biến đổi khoảng cách,

khoảng cách Hausdorff, dùng mô men biên

a) Thể hiện đường biên

Giả sử P = [go,gi, gn] là đường biên của đối tượng Để mô tả P, trước hết

ta cần thể hiện P bằng một dãy số thực hoặc số phức , k = 0

eM6 ta dang tọa độ phức: Sử dụng các tọa độ của các điểm trên đường biên

uy, =x, +iy,;k =0,n , ¡ là đơn vị phức ?? = -I

eMô tả dạng khoảng cách đến trọng tâm: sử dụng hàm khoảng cách từ các

điểm trên đường biên đến trọng tâm

Mu, =V% —x)Ÿ + —y,)”,k =0,n Trong đó:

1x Lake 5 Lave

x,=

eM6 ta diện tích: Trong dạng mô tả này, ta dùng diện tích của tam giác có

một đỉnh là trọng tâm, còn 2 đỉnh kia là 2 điểm nằm kề nhau trên đường biên

„,k=0,n-—]

Uy = VD acerera =5h Vest ~ Xe Ne Ngoài ra còn một số dạng mô tả khác như hàm về góc tích lũy, hàm tín hiệu

độ cong

b) Mô tả đường biên sử dụng phép biến đỗi Fourier

Giả sử P được thể hiện bằng một dãy số phức ø, u, =x, +iy,;k=0,n Khi

đó phép biến đổi Fourier rời rạc lên dãy „¿ được cho bởi:

N

Khi đó, P hoàn toàn có thể được mô tả bởi bộ các hệ số Fourier:

F =(F,,F,.F,, Fy), trong đó Fo thé hiện trọng tâm của P, F¡ và Fr.¡ thê hiện elip

chính, từ đó cho ta kích thước và góc nghiêng của P Ngoài ra, các hệ số có ý nghĩa nhất được tập trung ở hai đầu của dãy F Các tính chất này cho phép ta dễ dàng chuẩn hóa theo nghĩa bất biến đồng dạng và trích chọn ra bộ hệ số Fourier làm đặc trưng cho đường biên

Ta có thể thu được các toạ độ phức (,.k =0,N ) từ phép biến đổi Fourier

ngược:

1 s i2 +

u, =—— Fen Dk =O,1 , N

N+I m=0

Các thử nhiệm thực tế đã chỉ ra rằng, các thể hiện tốt nhất sử dụng cho phép

biến đổi Fourier trong mô tả chu tuyến là các thể hiện khoảng cách đến trọng tâm,

1.1.4.5 Biéu dién duong bién bang ham Radius — vector

Thường thì các đường biên của hình được mô tả bởi các hàm radius — vector được định nghĩa theo cách sau: một điểm tham chiếu O nằm trong hình X được lựa chọn, nó thường là điểm trung tâm của hình X và thường là trung tâm của lực hấp dẫn, hoặc là trung tâm của đĩa nhỏ nhất mà chứa hoàn toàn hình hoặc một điểm vật

lý quan trọng Tiếp theo, các tham chiếu thích hợp dòng I qua điểm O — điểm tham chiếu được chọn, thường là song song với trục x hoặc trục y Hàm radius — vector

là r„(_), là hàm khoảng cách từ điểm O tới các đường biên theo hướng - ray Trong

đó (hình 1.10a)

Hình 1.10 a) Hàm radius — vector b) Vấn đề của hàm radius — vector

khi hình không phải là hình sao

Nó là cần thiết, tuy nhiên, đối với bất kỳ điểm biên p thì các đoạn thắng từ

O sẽ làm cho p nằm trong hình vẽ trong trường hợp này hàm radius — vector hoàn

thành việc nối hình: nếu r„(_ ) được cho, so với hình vẽ có thể được tái tạo lại hoàn

toàn Nếu hình sao nhỏ bị vi phạm chỉ bởi bất thường nhỏ ở đường biên của nó thì

125

120

115 +

110 + S105

‘roughness coeficient’ có thé duoc dinh nghia 1a:

Ry = x „Í Tự (p)dø (= z (ø)dợø —|—— I ry(ø) ø) (g)d

1.2 NHAN DANG BIEN SỐ XE Ô TÔ Ở CỌNG HÒA DÂN CHỦ NHÂN

DÂN LÀO

1.2.1 Khái quát về biển số xe ở Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Lào

Đất nước Lào là một quốc gia không giáp biển duy nhất tại vùng Đông Nam Á Lào giáp giới nước Myanma và Trung Quốc phía tây bắc, Việt Nam ở phía đông, Campuchia ở phía nam, và Thái Lan ở phía tây Trong xu hướng hội nhập kinh tế quốc tế, WTO hay khối ASEAN nền kinh tế của Lào ngày càng phát triền, kéo theo các công nghệ hiện đại như công nghệ thông tin ngày càng được ứng dụng nhiều trong các lĩnh vực như y tế, giao thông vận tải, giáo dục,

Biển số xe của nước Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Lào hiện nay có bao

gồm cả chữ và số Tuy nhiên theo dự định trong thời gian tới sẽ có sự thay đổi về cách đánh mã số, ký hiệu trên biển số xe của nước Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Lào Kiểu biển mới sẽ không bao gồm chữ Lào mà chỉ gồm các số và ký tự chữ cái

A, B, C, tên các tỉnh trong đất nước Lào và có tất cả 4 màu như là: đỏ, trắng, vàng, xanh dương

32

Màu đỏ (xe quân đội, xe công an)

Màu trắng chữ đen (xe tạm thời, doanh nghiệp)

Mau trắng chữ xanh (xe công ty tư nhân, đại sứ quán)

Mầàu vàng (xe tư nhân)

Màu xanh dương (xe cơ quan)

1.2.2 Khái niệm & ứng dụng về nhận dạng

a) Khai niém:

Hệ thống nhận dạng biển số xe là hệ thống có khả năng phân tích hình anh

và xác định biển số trên xe, thông qua video, thiết bị ghi hình và hình ảnh Sau

cùng là xác định các thông tin như: chủ sở hữu xe, theo dõi xe với tốc độ chậm

*) Phân loại ứng dụng nhận dạng biển số xe:

Ứng dụng nhận dạng biển số xe là ứng dụng có khả năng phân tích hình ảnh

và xác định biển số xe từ các hình ảnh chụp được từ các thiết bị thu hình Nguồn

hình ảnh cho ứng dụng có rất nhiều Hình ảnh được trực tiếp thu nhận từ camera Trong báo cáo tốt nghiệp chỉ dừng lại ở mức xác định được biển số xe (xác định các chữ) từ các bức ảnh

Có nhiều cách thức khác nhau để phân loại các ứng dụng nhận dạng biển số

xe Một trong những cách đơn giản là phân loại ứng dụng nhận dạng biển số xe thông qua mục đích sử dụng Có thể chia ứng dụng nhận dạng biển số xe thành hai loại sau:

Loại I: Giới hạn vùng nhìn

eĐầu vào: Ảnh thu trực tiếp từ các thiết bị ghi nhận ảnh kỹ thuật số Ảnh

được ghi nhận thường chỉ giới hạn trong vùng có biển số xe

eNguyên lý hoạt động: Các phương tiện giao thông phải chạy với một tốc

độ đủ chậm đề máy ghi nhận hình ảnh có thể thu được ảnh vùng biển số xe

eỨng dụng: Những ứng dụng nhận dang bién sé xe loại này thường được đùng tại các trạm kiểm soát, các trạm thu phí, các bãi gửi xe tự động, các trạm gác công

Loại 2: Không giới hạn vùng nhìn

eĐầu vào: Ảnh đầu vào thu được từ các thiết bị ghi hình tự động, không phụ thuộc vào góc độ, các đối tượng xung quanh, ảnh không cần bắt buộc chỉ chụp vùng chứa biển số xe, mà có thể ảnh tổng hợp như chứa thêm các đối tượng như người, cây, đường phố miễn là vùng biển số xe phải đủ rõ để có thể thực hiện nhận dạng được các ký tự trong vùng đó

eNguyên lý hoạt động: do đặc tính không giới hạn vùng nhìn mà ảnh đầu vào có thể thu được từ một thiết bị ghi hình (camara, máy ảnh ) Do đó, công việc

đầu tiên là đò tìm trong ảnh, để xác định đúng vùng nào là biển số xe Sau đó, thực

hiện tách vùng và nhận dạng Cuối cùng tùy thuộc vào mục đích sử dụng mà kết

quả nhận dạng được truyền đi hay lưu trữ để phục vụ nhu cầu của người dùng cuối

Ứng dụng: Vì không phụ thuộc vào hình ảnh thu được nên có thể dùng ứng dụng tại nhiều nơi như tại những nơi điều tiết giao thông, tại các vị trí nhạy cảm của giao thông như ngã ba, ngã tư đường giao nhau Kiểm soát, phát hiện những hành vi vi phạm an toàn giao thông

b) Ứng dụng của hệ thống nhận dạng biển số xe:

Hệ thống nhận dạng biển số xe được xây dựng nhằm mục đích giám sát, kiểm soát các phương tiện Dưới đây chúng ta đề cập đến một số ứng dụng phổ biến đối với hệ thống nhận dạng biển số xe:

+) Thu phí giao thông: Lắp đặt hệ thống “Nhận dạng biển số xe” tại các trạm thu phí nhằm hỗ trợ hoặc tự động hóa công tác thu phí

+) Kiểm soát xe tại các đường biên giới: Mỗi quốc gia đều có những quy

định riêng về biển số xe, để phục vụ cho công tác quản lý và phát hiện những

phương tiện giao thông (xe) vượt biên giới bất hợp pháp Việc lắp hệ thống “Nhận

dạng biển số xe” tại các trạm kiểm soát sẽ góp phần hỗ trợ công tác kiểm tra và an

ninh quốc gia

+) Các trạm gác cổng: Việc lắp đặt hệ thống “Nhận dạng biển số xe” sẽ hỗ

trợ hoặc tự động hóa công tác mở công cho xe vào

Ngoài ra, hệ thống còn được ứng dụng vào công tác chống trộm xe, các bãi

giữ xe tự động, điều tiết giao thông (chăng hạn như Thành phố Dublin đã ứng dụng

công nghệ “Nhận dạng biên số xe tự động” trong việc điều tiết giao thông theo

dạng biển số chắn/1ẻ)

1.2.3 Phân loại biển số xe

Biển số xe của nước Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Lào hiện nay có bao gồm

cả chữ và số, tuy nhiên theo dự định trong thời gian tới sẽ có sự thay đổi về cách

đánh mã số, ký hiệu trên biển số xe của nước Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Lào

Kiểu biển mới sẽ không bao gồm chữ Lào mà chỉ gồm các số và ký tự chữ cái A,

1- Attapue 1- Xay Set Tha

3- Sa Nam Xay 4- Xien Xay 5- Phu Vong

3- Merng 4- Pha Au Dom 5- Pak Tha

2- Sa Na Som Boun 3- Bar Jieng Cha Lern Souk 4- Pak Song

5- Pa Thoum Phone 6- Phon Thong 7- Cham Pa Sak 8- Su Khu Ma 9- Moun La Pa Mok 10- Khaung

2- Xieng Khor 3- Hiem 4- Vieng Xay 5- Hoa Meung 6- Xam Tay 7- Xop Bao 8- Aed 9- Kuan

8889

36

Laungnamtha 1- Laung Nam Tha

2- Xing 3- Long 4- Vieng Thong 5- Na Lae

Laungphabang 1- Laung Pha Bang

2- Xieng Ngan 3- Nan

4- Pak Au 5- Nam Bak 6- Ngoi 7- Pak Seng 8- Phon Thong 9- Jom Phet 10- Vieng Kham 11- Phu Khoun 12- Phon Thong

2- Lar 3- Na Mor 4- Nga 5- Baeng 6- Houn 7- Pak Baeng

10- Phongsaly 1- Boun Tay

2- Khoa 3- May 4- Yot Au

37

6- Sam Phun 7- Boun Nua

11- Xayyabury 1- Bo Tan

2- Hong sa 3- Kan Thao

4- Khoi

5- Ngan 6- Pak Lai 7- Phieng 8- Thong Mi Xay 9- Xay Ya Bu Ry 10- Xieng Hon 11- Xay Sa Than

12- Salavun 1- Sa La Vun

2- La Khon Pheng 3- Vah Py

4- Rao Ngam 5- Toum Lan 6- Ta Aoi 7- Khong Se Don 8- Sa Moai

13- Savannakhet

1- Kay Son

2- Au Thoum Ma 3- At Sa Phung Thong

4- Phin

5- Se Pon 6- Nong 7- Tha Pang Thong

38

9- Cham Phone 10- Son Bu Ry 11- Xay Bu Ry 12- Vi La Bu Ry 13- At Sa Phone 14- Xay Phu Thong 15- Pha Larn Xay

2- La Mam 3- Ka Leum 4- Dac Jing

15- Nakhonlaung 1- Chan Tha Bu Ry

2- Xay Set Tha 3- Si Khod Ta Bong 4- Si Sat Ta Nak 5- Hard Sai Thong 6- Na Sai Thong 7- Xay Tha Ny 8- Xung Thong 9- Pak Ngeum

6- Phon Hong 7- Thu La Khom 8- Vung Vieng

39

1.2.4 Diém anh, bién anh

a) Biên số xe cũ hiện này